데이터 분석의 힘 발휘

Datageddon( 모든 셀카, 연락처, 블로그, 앱(나는 계속할 수 있음)으로 사람들은 삭제를 거부합니다. 나는 당신이 생각하는 것을 알고 있습니다. 직접적인 데이터 분석 문제가 아니라 스토리지 문제가 더 많을 수 있지만 그렇습니다.
상상도 할 수 없는 양의 사용자 데이터를 수용하는 구글이 어떤 데이터가 충분히 중요한지 어떻게 분석한다고 생각하시나요? 아니면 수십억 건의 상태 업데이트, 체크인 등을 제공하는 Facebook이 귀하가 가장 좋아하거나 참여할 가능성이 가장 높은 항목을 표시하는 데 관련이 있다고 생각하십니까? 아니면 트위터? 아니면 인스타그램? 기술 거물에 대해서는 충분합니다. 신생 기업에서 중소기업, 중소기업, Fortune-500에 이르기까지 모두 원시 데이터를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터 분석에 의존합니다.

데이터 분석은 원시 데이터를 이해하고 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 분야의 전문가들은 데이터 를 분석을 통한 의사결정 예측 으로 봅니다 . 나는 방금 그것을 만들었지 만 데이터 분석을 기반으로합니다. 일단 느낌을 갖게 되면 흥미진진하고 원시 데이터를 다이아몬드로 보기 시작하기 때문입니다. 압력을 받는 탄소도 다이아몬드로 변합니다. 탄소는 데이터이고 압력은 데이터 분석이며 결과적으로 무엇을 얻습니까? 매우 아름답고 가장 중요한 것은 빛을 다양한 색상으로 분산시킬 수 있는 물질입니다. 데이터 분석도 마찬가지입니다. 데이터 분석은 반응이나 결과가 불가능할 수 있는 촉매와 같습니다.

데이터 = 분석을 통한 의사결정 예측

모든 이론을 제쳐두고 사람들이 직업 결정을 내리기 전에 일반적으로 스스로에게 묻는 질문으로 넘어가 보겠습니다. 여기서 결정이라는 단어에 유의하십시오. 모든 의사 결정 프로세스는 데이터를 통해 분석되고 나면 훨씬 더 쉽고 정확해집니다. 우리( 6figr.com )는 사람들이 현명한 직업 결정을 내릴 수 있도록 오랫동안 도와 왔습니다.
그 결과 1년에 걸쳐 데이터 분석을 통해 6figr.com 사용자가 일반적으로 38% 더 많은 수입을 올리는 것을 관찰했습니다. 그것은 우리에게 다이아몬드 같은 순간이었습니다.
이제 데이터 분석 분야의 경력으로 돌아갑니다.
보기: 수요가 높은 분석 기술
2016년 가장 핫한 직업은? 데이터 분석.
2017년 가장 핫한 직업은? 기계 학습.
2018년(지금까지) 가장 핫한 직업은? 기계 학습.
사용자가 다른 직업의 통찰력/기능을 기반으로 최상의 결정을 내릴 수 있도록 직업용 신경망을 통합했습니다. 우리는 급여, 직급, 경험, 수요(개수) 및 직업과 같은 매개변수를 기반으로 매우 잘 수행하고 있는 사람들이 가지고 있는 최고의 기술을 확인하고 그 결과는 놀라운 일이 아닙니다.

출처: ( 6figr.com)

여기서 혼동하지 마십시오. 데이터 분석이 3위를 차지할 수 있으며 시간이 지남에 따라 주목을 받은 다양한 기술이 언급된 것으로 알고 있습니다. 그리고 Java와 C++를 제외하고는 모두 데이터 분석과 밀접한 관련이 있으며 실제로 대부분의 데이터 분석가가 사용합니다.
어떤 사람들은 데이터 분석에서 Java와 C++의 사용을 주장하기도 하지만 저는 논쟁을 피하고 있습니다. 나열된 기술 외에도 졸업 모자가 무엇인지 궁금하다면 UpGrad와 같은 훌륭한 파트너가 제공하는 모든 기술을 추구하려는 사람들이 이용할 수 있는 과정을 나타냅니다 .
UpGrad라는 아이디어: 획기적인 데이터 과학 프로그램

예를 들어, UpGrad를 통해 데이터 분석 과정을 수강하려는 사람은 R, Tableau(트렌딩 중...위 목록에서 11위), Python 등을 배우게 됩니다.
기여한 백분율 값과 합이 100이 되지 않는 것에 대해 여전히 혼란스럽습니까? 글쎄, 그것은 기술이 수백만 개의 경력에 ​​어떻게 분포되어 있는지를 나타냅니다. 즉, Data Analytics를 아는 사람은 R도 알고 있을 수 있으며 이것이 중복되는 이유입니다.
이제 데이터 분석가 로서 얼마를 벌 수 있는지 살펴보겠습니다 .

데이터 분석가

이 급여 분포는 소프트웨어 엔지니어와 비교할 때 경력의 재정적 관점에서 데이터 분석 채택의 엄청난 차이를 확실히 인정합니다.

소프트웨어 엔지니어

소프트웨어 엔지니어를 데이터 분석가와 비교하는 것은 불완전하거나 부당하다고 주장할 수도 있습니다. 이것은 단지 예일 뿐이며 사실 이것은 수백만 개의 프로필에 대해 구축한 신경망에서 가져온 것임을 상기시켜 드리겠습니다. 모든 세부 사항을 확인 하려면 6figr.com 으로 이동하십시오.
보기: 상위 4가지 데이터 분석 역할

데이터 분석의 미래를 빠르게 살펴보겠습니다.

1. 빅 데이터가 주류가 되었습니다. 무한한 시간 동안 주변 공간에 메아리치는 이 용어에 대해 들어 보셨습니까? 빅데이터…빅데이터…빅데이터! 뒤처지기 전에 잠시 시간을 내어 이를 인정하고 빅 데이터를 탐색하십시오 .
2. 예측 분석이 주류가 되었습니다. 물론 그렇습니다! 적어도 데이터 분석의 역할과 예측 분석의 역할 사이에 명확한 경계가 있는 인도에서는, 심지어 머신 러닝(완전히 다른 종류의 마스터링으로 구성되기 때문에 정직하게 말해서 이치에 맞습니다)에서 데이터는 분석은 항상 이러한 연구의 촉매제였습니다.
3. 데이터 분석이 주류가 되었습니다(2013년 이후): 항상 앞서 언급한 2가지 영역의 디딤돌이었습니다. 데이터 분석이 과거라고 생각하기 전에 이러한 모든 영역과 기술이 상호 연관되어 있음을 다시 한 번 상기시켜 드리겠습니다. 달 크기 겹침이 있습니다!
4. AI가 주류가 되고 있습니다(2016년 이후): 제가 왜 빅 데이터, 예측 분석, AI, 데이터 과학 및 데이터 분석을 함께 이야기하는지 궁금할 것입니다. 수백만 개의 직업을 분석하기 위해 구축한 신경망을 기억하십니까? 글쎄, 이것들은 모두 같은 클러스터에 속한다고 말하고 있으며 특정 기능을 추출하여 발생 날짜를 확인하려고 하면 Data Analytics가 상위 항목인 것으로 나타났습니다. 이것은 편견이 아니라 데이터 기반 결론입니다.
숫자를 보면 이미 데이터 분석을 선택하는 엄청난 인구가 있습니다. 데이터 분석을 통해 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 숫자에 대해 이야기할 때 내 말을 믿지 마세요.
데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어는 누구입니까?

당신의 행동이 필요한 때입니다. Google Data Analytics 또는 관련 키워드만 사용하고 시작할 수 있습니다. 아마도 당신은 그 분야에서 경력을 시작할 만큼 충분히 경험이 있을 것입니다.

데이터 분석의 용도는 무엇입니까?

데이터 분석에는 많은 용도가 있습니다. 기업은 성과를 개선함으로써 점점 더 경쟁이 치열해지는 환경에서 번영할 수 있으며, 데이터 분석은 이러한 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석은 은행 및 금융 산업에서 시장 동향을 예측하고 위험을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 분석의 도움으로 의료, 범죄 예방 및 환경 보호에 도움이 될 수 있는 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 데이터 분석 애플리케이션은 세상을 더 나은 곳으로 만드는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석은 과학적 연구 및 정교한 분석 도구에도 사용됩니다.

데이터 분석은 데이터 과학의 일부입니까?

데이터 과학은 방대한 양의 조직화된 원시 데이터에서 의미 있는 통찰력을 찾는 학제 간 주제인 반면 데이터 분석은 기존 데이터 세트의 처리 및 통계 분석과 관련이 있습니다. 데이터 과학은 방대한 데이터베이스를 사용하여 정보를 수집하는 다양한 영역의 융합입니다. 데이터 분석 소프트웨어는 이것의 보다 집중된 버전이며 전체 프로세스의 구성 요소로 간주될 수도 있습니다. 데이터 과학은 특정 질문에 답하는 것이 아니라 인사이트를 발견하기 위해 종종 구조화되지 않은 방식으로 방대한 수를 선별하는 데 관심이 있습니다. 데이터 분석은 현재 데이터를 사용하여 답변해야 하는 질문을 염두에 두고 대상을 지정할 때 가장 잘 작동합니다.

데이터 분석을 배우는 것이 어렵습니까?

데이터 분석은 어려운 분야가 아닙니다. R, Python 등과 같은 프로그래밍 언어와 같은 몇 가지 주제와 수학 및 통계 주제에 대한 사전 지식이 필요할 수 있습니다. 그러나 학습자는 데이터 분석 학습과 함께 이러한 주제를 배울 수 있습니다. 전반적으로 데이터 분석가 작업을 수행하려면 광범위한 기술을 습득해야 합니다. 당신이 해야 할 일은 이러한 기술을 배우는 데 일주일에 몇 시간을 투자하는 것뿐입니다. 그러면 마침내 노력할 가치가 있는 데이터 분석가 직업을 얻을 수 있을 것입니다.